
## 目次

1. はじめに
2. なぜ指標の可視化が重要なのか？
3. システム全体構成図
4. 使用するツールと役割
5. 実装ステップ詳細
  - 5-1 Firebaseデータの取得
  - 5-2 BigQueryへの連携設定
  - 5-3 必要なクエリ例
  - 5-4 データポータル（Looker Studio）での可視化
6. サンプルダッシュボード紹介
7. よく使うクエリサンプル集
8. 注意点とベストプラクティス
9. まとめ

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## 1. はじめに

経営者やプロダクトオーナーにとって「今、何が起きているか」をリアルタイムで把握できるダッシュボードは非常に重要です。しかし「難しそう」「コストが高そう」と思われがちです。

そこで今回は、**Firebase + GCP (BigQuery) + データポータル（Looker Studio）**を活用し、**誰でも簡単に**経営指標を可視化する方法を解説します。構築コストはほぼゼロ、エンジニアなら1日で構築可能です。

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## 2. なぜ指標の可視化が重要なのか？

- **迅速な意思決定**
- **異常検知（売上急落など）**
- **KPI達成状況のモニタリング**
- **ユーザー行動変化の把握**

特に、SaaSやアプリサービスでは、売上やユーザー数の動向を即座に把握できることが競争力に直結します。

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## 3. システム全体構成図

![img](/mosaic-code.jpg)

- データ自動連携（Firebase Extensions使用）
- クエリでデータ加工
- 可視化ダッシュボードでリアルタイム表示

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## 4. 使用するツールと役割

| ツール | 役割 |
|:------|:------|
| Firebase | アプリデータ収集、認証、決済管理 |
| BigQuery | 大規模データの集計・加工クエリ実行 |
| Looker Studio | データのグラフィカル可視化・共有 |
| Firebase Extensions | BigQueryへのデータ連携自動化 |

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## 5. 実装ステップ詳細

### 5-1 Firebaseデータの取得

Firebase AnalyticsやFirestoreに蓄積されたデータを使います。

### 5-2 BigQueryへの連携設定

Firebase Console > Integration > BigQuery ExportをONにします。これだけでデータが自動でBigQueryに流れます。

### 5-3 必要なクエリ例

#### 例：日別新規ユーザー数
![img](/mosaic-code.jpg)

#### 例：月別売上合計
![img](/mosaic-code.jpg)

### 5-4 データポータル（Looker Studio）での可視化

- BigQueryをデータソースに指定
- 折れ線グラフや棒グラフで視覚化
- KPIカードで目標達成率を表示

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## 6. サンプルダッシュボード紹介

### 主要指標（KPI）
- 月次売上
- 日次ユーザー登録数
- 決済成功率
- 平均LTV（顧客生涯価値）

### 画面例イメージ
- 棒グラフ：売上推移（月別）
- 折れ線グラフ：ユーザー数の増加推移
- 円グラフ：プラン別契約割合

（※グラフイメージ挿入可能ですのでご希望あれば作成します）

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## 7. よく使うクエリサンプル集

| クエリ目的 | クエリ概要 |
|:----------|:----------|
| DAU（デイリーアクティブユーザー） | 日別アクティブユーザー数集計 |
| 決済エラー率 | 決済エラーイベント数 / 決済試行回数 |
| リテンション率 | コホート分析でリテンション算出 |

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## 8. 注意点とベストプラクティス

- データ量に応じたスロット設定（BigQuery課金最適化）
- Looker Studio側でのキャッシュ設定で高速表示
- データポータルで「フィルタリング」機能を使うとさらに柔軟な分析が可能
- 権限管理をしっかり設定（データ漏洩防止）

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## 9. まとめ

Firebase × BigQuery × Looker Studioを使えば、エンジニア一人でも簡単にリアルタイム経営指標ダッシュボードが構築できます。

導入ハードルは低く、効果は絶大です。意思決定スピードを加速し、プロダクト成長を一段階上へ押し上げましょう！

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[cv:issue_enterprise]




## 目次

1. はじめに
2. なぜ指標の可視化が重要なのか？
3. システム全体構成図
4. 使用するツールと役割
5. 実装ステップ詳細
  - 5-1 Firebaseデータの取得
  - 5-2 BigQueryへの連携設定
  - 5-3 必要なクエリ例
  - 5-4 データポータル（Looker Studio）での可視化
6. サンプルダッシュボード紹介
7. よく使うクエリサンプル集
8. 注意点とベストプラクティス
9. まとめ

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## 1. はじめに

経営者やプロダクトオーナーにとって「今、何が起きているか」をリアルタイムで把握できるダッシュボードは非常に重要です。しかし「難しそう」「コストが高そう」と思われがちです。

そこで今回は、**Firebase + GCP (BigQuery) + データポータル（Looker Studio）**を活用し、**誰でも簡単に**経営指標を可視化する方法を解説します。構築コストはほぼゼロ、エンジニアなら1日で構築可能です。

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## 2. なぜ指標の可視化が重要なのか？

- **迅速な意思決定**
- **異常検知（売上急落など）**
- **KPI達成状況のモニタリング**
- **ユーザー行動変化の把握**

特に、SaaSやアプリサービスでは、売上やユーザー数の動向を即座に把握できることが競争力に直結します。

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## 3. システム全体構成図

```
[Firebase Realtime Database / Firestore]
           ↓
       [BigQuery]
           ↓
  [Looker Studio (旧DataPortal)]
```

- データ自動連携（Firebase Extensions使用）
- クエリでデータ加工
- 可視化ダッシュボードでリアルタイム表示

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## 4. 使用するツールと役割

| ツール | 役割 |
|:------|:------|
| Firebase | アプリデータ収集、認証、決済管理 |
| BigQuery | 大規模データの集計・加工クエリ実行 |
| Looker Studio | データのグラフィカル可視化・共有 |
| Firebase Extensions | BigQueryへのデータ連携自動化 |

---

## 5. 実装ステップ詳細

### 5-1 Firebaseデータの取得

Firebase AnalyticsやFirestoreに蓄積されたデータを使います。

### 5-2 BigQueryへの連携設定

Firebase Console > Integration > BigQuery ExportをONにします。これだけでデータが自動でBigQueryに流れます。

### 5-3 必要なクエリ例

#### 例：日別新規ユーザー数
```sql
SELECT
  DATE(event_timestamp) AS event_date,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS new_users
FROM
  `project_id.analytics_dataset_id.events_*`
WHERE
  event_name = 'first_open'
GROUP BY
  event_date
ORDER BY
  event_date DESC;
```

#### 例：月別売上合計
```sql
SELECT
  FORMAT_TIMESTAMP('%Y-%m', purchase_time) AS purchase_month,
  SUM(purchase_amount) AS total_revenue
FROM
  `project_id.purchases`
GROUP BY
  purchase_month
ORDER BY
  purchase_month DESC;
```

### 5-4 データポータル（Looker Studio）での可視化

- BigQueryをデータソースに指定
- 折れ線グラフや棒グラフで視覚化
- KPIカードで目標達成率を表示

---

## 6. サンプルダッシュボード紹介

### 主要指標（KPI）
- 月次売上
- 日次ユーザー登録数
- 決済成功率
- 平均LTV（顧客生涯価値）

### 画面例イメージ
- 棒グラフ：売上推移（月別）
- 折れ線グラフ：ユーザー数の増加推移
- 円グラフ：プラン別契約割合

（※グラフイメージ挿入可能ですのでご希望あれば作成します）

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## 7. よく使うクエリサンプル集

| クエリ目的 | クエリ概要 |
|:----------|:----------|
| DAU（デイリーアクティブユーザー） | 日別アクティブユーザー数集計 |
| 決済エラー率 | 決済エラーイベント数 / 決済試行回数 |
| リテンション率 | コホート分析でリテンション算出 |

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## 8. 注意点とベストプラクティス

- データ量に応じたスロット設定（BigQuery課金最適化）
- Looker Studio側でのキャッシュ設定で高速表示
- データポータルで「フィルタリング」機能を使うとさらに柔軟な分析が可能
- 権限管理をしっかり設定（データ漏洩防止）

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## 9. まとめ

Firebase × BigQuery × Looker Studioを使えば、エンジニア一人でも簡単にリアルタイム経営指標ダッシュボードが構築できます。

導入ハードルは低く、効果は絶大です。意思決定スピードを加速し、プロダクト成長を一段階上へ押し上げましょう！

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